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Flink 1.11 新特性之 SQL Hive Streaming 简单示例

7月7日,Flink 1.11 版本发布,与 1.10 版本相比,1.11 版本最为显著的一个改进是 Hive Integration 显著增强,也就是真正意义上实现了基于 Hive 的流批一体。 本文用简单的本地示例来体验 Hive Streaming 的便利性并跟大家分享体验的过程以及我的心得,希望对大家上手使用有所帮助。 添加相关依赖 测试集群上的 Hive 版本为 1.1.0,Hadoop 版本为 2.6.0,Kafka 版本为 1.0.1。 <properties> <scala.bin.version>2.11</scala.bin.version> <flink.version>1.11.0</flink.version> <flink-shaded-hadoop.version>2.6.5-10.0</flink-shaded-hadoop.version> <hive.version>1.1.0</hive.version> </properties>...

Elasticsearch 如何实现 SQL 语句中 Group By 和 Limit 的功能

作者介绍 魏彬,普翔科技 CTO,开源软件爱好者,中国第一位 Elastic 认证工程师,《Elastic日报》和 《ElasticTalk》社区项目发起人,被 elastic 中国公司授予 2019 年度合作伙伴架构师特别贡献奖。对 Elasticsearch、Kibana、Beats、Logstash、Grafana 等开源软件有丰富的实践经验,为零售、金融、保险、证券、科技等众多行业的客户提供过咨询和培训服务,帮助客户在实际业务中找准开源软件的定位,实现从 0 到 1 的落地、从 1 到 N 的拓展,产生实际的业务价值。 有 SQL 背景的同学在学习 Elasticsearch 时,面对一个查询需求,不由自主地会先思考如何用 SQL 来实现,然后再去想 Elasticsearch 的 Query DSL 如何实现。那么本篇就给大家讲一条常见的 SQL 语句如何用 Elasticsearch 的查询语言实现。 一、SQL语句 假设我们有一个汽车的数据集,每个汽车都有车型、颜色等字段,我希望获取颜色种类大于1个的前2车型。假设汽车的数据模型如下: { "model":"modelA"...

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